Machine Learning-Based Virtual Sensing of Indoor Air Pollutants : Enabling Demand-Controlled Ventilation for Improved Indoor Air Quality and Energy Efficiency

Weitere Titel
Machine Learning basiertes Virtual Sensing von Innenluftschadstoffen
Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
München, Technische Universität München, Dissertation, 2024

Schlagwort
Raumluft
Luftverschmutzung
Innenraum
Luftqualität
Energieeffizienz
Messung

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
München
(wer)
Universitätsbibliothek der TU München
(wann)
2024
Urheber
Gabriel, Martin
Beteiligte Personen und Organisationen
Auer, Thomas
Auer, Thomas
Wortmann, Thomas
Petzold, Frank

URN
urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240709-1731027-1-4
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:52 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Gabriel, Martin
  • Auer, Thomas
  • Wortmann, Thomas
  • Petzold, Frank
  • Universitätsbibliothek der TU München

Entstanden

  • 2024

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